大数据分析的步骤有哪些

Posted 2020-12-14

数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性。下面，中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。

　　一，识别需求

　　信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言，管理者应识别用于支持过程输入，过程输出，资源分配的合理性，过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。

　　二，收集数据

　　收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容，渠道和方法的计划。

　　三，分析数据

　　分析数据是将通过处理，分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息，通常使用以下方法：旧的七个工具：即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；七个新工具：关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

　　四，过程改进

　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性：首先，为决策提供的信息是否充分和可信，以及由于信息不足，不准确和滞后而导致决策错误的问题；第二个问题是信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期，以及在产品过程中使用数据分析是否有效？第三是收集目的是否明确，收集的数据是否真实，充分，信息通道是否畅通。第四，数据分析方法是否合理，风险是否控制在可接受的范围内；实用数据分析所需的资源是否得到保证。

　　大数据分析的步骤有哪些.中琛魔方大数据平台温馨提醒：在进行数据分析的时候一定要做好数据分析的细节工作,希望这篇文章能够给大家带来帮助,只有做好这些步骤,才能够做好数据分析的工作。